核心区别：分析能力与共同记录
大数据与区块链都涉及数据，但解决的问题不同。NIST《大数据互操作性框架：第1卷，定义》将数据规模、产生速度和类型多样性与可扩展架构联系起来。大数据的重点，是组织和处理这些数据，使其能够用于分析。
以太坊技术介绍则说明，区块链通过区块间的密码学引用和共识机制，让网络参与方维护一致的记录；智能合约可按规则执行并更新状态。这体现了区块链在共享记录和共同验证方面的作用。以太坊的具体机制不能直接代表所有区块链。
大数据的适用条件与边界
当任务需要汇总大量记录、处理持续到来的数据，或整合不同格式的信息时，大数据技术更贴近需求。例如，从设备记录中分析异常，关键在于数据处理能力、质量和分析方法。
数据量大并不意味着需要区块链。如果已有明确的数据管理主体，主要难点只是查询、统计和计算，就应围绕这些需求设计系统。分析平台本身也不能自动解决不同机构对记录版本的争议。
区块链的适用条件与边界
当多个参与方需要共同确认事件顺序、核验状态变化，并按一致规则更新记录时，区块链具有讨论价值。适用条件包括明确参与权限、验证规则和争议处理方式。
共同验证和复制数据会增加资源开销，因此不能把区块链直接视为海量分析平台。需要频繁修改、删除的原始数据，与强调保留历史记录的链上机制也存在适配问题。
结合使用时如何分工
一种可行的设计思路是：在链外存储和分析大量原始数据，在链上记录必要的摘要、确认结果或状态变化。这样可以将计算需求与共同核验需求分别处理。
这种分工仍需解决原始数据保存、访问权限以及链上链下对应关系。摘要能够帮助检查内容是否变化，却不能替代原始数据，也不能独立证明分析过程正确。
常见问题：上链是否代表真实可靠
记录难以被事后改动，不等于录入内容真实。如果设备读数有误或人工录入失实，区块链仍可能保存错误信息。事实真实性需要采集校验和责任机制支持。
智能合约也不会自动消除数据偏差。它按程序规则执行，结果受代码和输入影响。判断应用边界时，应先明确困难来自数据处理，还是多方共同确认；两种困难同时存在时，再考虑组合架构。